基于压缩感知的欠定图像盲源分离研究-论文.pdf

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1、综合电子信息技术doi：10．3969／j．issn．1003—3114．2014．05．19引用格式：瞿丽华，曹继华，许涛．基于压缩感知的欠定图像盲源分离研究[J]．无线电通信技术，2014，40(5)：65-68基于压缩感知的欠定图像盲源分离研究瞿丽华，曹继华，许涛(天津职业技术师范大学，天津300222)摘要：系统阐述了利用稀疏成分分析(SparseComponentAnalysis，SCA)算法进行欠定图像盲源分离。首先在估计出源图像个数的基础上，利用线性聚类估计混合矩阵；其次将压缩感知(CompressedSensing，CS)应用到恢复源图像中。为了得到自适应的过完备稀疏字典来提高

2、分离效果，提出了利用K均值奇异值分解(K—meansSingularValueDecomposition，K．SVD)算法对过完备DCT字典循环迭代训练的思想，并对图像分块处理来减少计算复杂度；最后进行了仿真测试并对分离出的图像进行了分析和进一步处理。关键词：欠定图像盲源分离；SCA算法；压缩感知；K—SVD；图像分块中图分类号：TN911．73文献标识码：A文章编号：1003-3114(2014)O5—65—4StudyonUnderdeterminedImageBlindSourceSeparationBasedonCompressedSensingQULi．hua，CA0Ji-hua，X

3、UTao(TianjinUniversityofTechnologyandEducation，Tianjin300222，China)Abstract：Thepaperintroducestheunderdeterminedimageblindsourceseparationusingsparsecomponentanalysis(SCA)algorithm．Firstly，themixingmatrixisestimatedusinglinearclusteringbasedontheestimationofthenumberofsourceimages．Then，thecompressed

4、sensing(CS)isusedtoresumethesourceimages．Togetaself—adaptiveover-completedictionaryandimprovetheseparationefficiency，adesignideaisproposed，whichimplementsloopiterationtrainingforovercompleteDCTdictionarybasedonK-meanssingularvaluedecomposition(K—SVD)algorithm．Theimagesaredividedintoblockstoreducethe

5、computationalcomplexity．Thesimulationtestiscarriedoutandtheseparatedimagesareanalyzedandfurtherprocessed．Keywords：underdeterminedimageblindsourceseparation；SCAalgorithm；compressedsensing；K-SVD；imageblocks数即欠定时，就需要寻找其他有效的方法来解决。0引言稀疏成分分析(SparseComponentAnalysis，SCA)算图像盲源分离问题是图像处理的一个重要分法是近年来发展起来的比较新的盲源

6、分离技术，分支，是根据观测到的图像来恢复未知源图像的过程。离精度高于ICA算法，更重要的是，它可以解决欠目前，独立成分分析(IndependentComponent定盲源分离问题。Analysis，ICA)算法是图像盲源分离的主流算法。1欠定盲源分离模型及SCA算法分析但是ICA算法一般只适用于适定和超定的情况，即混合图像的个数大于或等于源图像个数，并且需要盲源分离就源信号的混合方式而言可以分为线满足源图像相互统计独立并且最多只有一个服从高性混合和非线性混合。研究的是线性瞬时混合的情斯分布的条件⋯。当混合图像个数小于源图像个况，在无噪声时，其数学模型为：X(￡)AS(t)，1，⋯，，f11基金

7、项目：国家重点基础研究发展规划项目计划(973计划)资助X∈R。AER．SER．、。(2O13cB8379OO)；国家自然科学基金国际合作与交流项目资助式中，是观测信号，是混合矩阵，．s是源信号，m(11261140641)和n分别为混合信号和源信号的个数，且m